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书名：概率论与数理统计——基于Excel
定价：45.0
ISBN：9787121388484
作者：无
版次：第1版
出版时间：2021-01
内容提要：
本书内容包括概率论和数理统计两大部分，第1至5章介绍概率论的基本知识，包括随机事件与概率、随机变量及分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理等；第6至9章介绍数理统计的基本知识，包括数理统计基础知识、参数估计、假设检验、回归分析等。
作者简介：
成都信息工程大学副教授，电子科技大学管理科学与工程专业博士，中国数学学会会员，四川省数学学会会员，四川省统计学会会员，四川省数量经济学会会员
目录：
目 录
第1章 随机事件与概率 1
1.1 随机现象与随机试验 1
1.1.1 随机现象 1
1.1.2 随机试验 1
1.2 随机事件 2
1.2.1 样本空间 2
1.2.2 随机事件 2
1.2.3 事件的关系及运算 2
1.3 概率及其性质 5
1.3.1 概率的公理化定义 5
1.3.2 古典概型 8
1.3.3 几何概型 9
1.4 条件概率 10
1.4.1 条件概率 10
1.4.2 乘法公式 12
1.4.3 全概率公式 13
1.4.4 贝叶斯公式 14
1.5 事件的独立性 16
1.5.1 两个事件的独立性 16
1.5.2 多个事件的独立性 17
1.5.3 伯努利概型 18
1.6 应用实例 19
习题1 20
第2章 随机变量及其分布 23
2.1 随机变量及其分布函数 23
2.1.1 随机变量 23
2.1.2 分布函数 24
2.2 离散型随机变量 25
2.2.1 离散型随机变量及其分布律 25
2.2.2 常见的离散型分布 28
2.3 连续型随机变量 31
2.3.1 连续型随机变量及其概率密度 31
2.3.2 常见的连续型分布 34
2.4 随机变量函数的分布 39
2.4.1 离散型随机变量函数的分布 39
2.4.2 连续型随机变量函数的分布 40
2.5 应用实例 42
2.5.1 离散型随机变量的应用实例 42
2.5.2 连续型随机变量的应用实例 43
2.6 Excel在概率统计中的应用 44
2.6.1 二项分布 44
2.6.2 泊松分布 46
2.6.3 超几何分布 47
2.6.4 指数分布 48
2.6.5 正态分布 49
习题2 51
第3章 多维随机变量及其分布 54
3.1 多维随机变量及其分布函数 54
3.1.1 多维随机变量 54
3.1.2 联合分布函数 54
3.1.3 联合分布律 55
3.1.4 联合概率密度函数 56
3.1.5 常见的二维连续型分布 57
3.2 边缘分布与独立性 59
3.2.1 边缘分布函数 59
3.2.2 边缘分布律 59
3.2.3 边缘概率密度函数 61
3.2.4 随机变量的独立性 62
3.3 条件分布 65
3.3.1 条件分布律 65
3.3.2 条件概率密度函数 66
3.4 二维随机变量函数的分布 67
3.4.1 二维离散型随机变量函数的分布 67
3.4.2 二维连续型随机变量函数的分布 69
3.4.3 特殊函数的分布 71
3.5 应用实例 73
习题3 75
第4章 随机变量的数字特征 79
4.1 数学期望 79
4.1.1 数学期望的概念 79
4.1.2 随机变量的函数的数学期望 81
4.1.3 数学期望的性质 82
4.2 方差 83
4.2.1 方差的概念 83
4.2.2 方差的性质 84
4.2.3 几种常见分布的数学期望与方差 86
4.3 协方差与相关系数 89
4.4 矩、协方差矩阵 91
4.4.1 矩 91
4.4.2 协方差矩阵 92
4.5 应用实例 92
习题4 94
第5章 大数定律及中心极限定理 97
5.1 随机变量序列的收敛性 97
5.2 大数定律 98
5.2.1 切比雪夫不等式 98
5.2.2 大数定律 99
5.3 中心极限定理 102
5.4 应用实例 105
习题5 107
第6章 数理统计 108
6.1 数理统计基本概念 108
6.1.1 总体和样本 108
6.1.2 统计量 110
6.2 抽样分布 111
6.2.1 c2分布 111
6.2.2 t分布 113
6.2.3 F分布 113
6.3 抽样分布定理 114
6.3.1 单个正态总体的样本均值和样本方差的分布 114
6.3.2 两个正态总体的样本均值和样本方差的分布 116
6.4 应用实例 116
6.5 Excel在概率统计中的应用 117
6.5.1 样本均值 117
6.5.2 样本方差和标准差 117
6.5.3 相关系数 120
6.5.4 描述统计 122
习题6 123
第7章 参数估计 125
7.1 参数的点估计 125
7.1.1 矩估计 125
7.1.2 极大似然估计 127
7.2 估计量的优良性准则 129
7.2.1 无偏性 130
7.2.2 有效性 131
7.2.3 相合性 132
7.3 参数的区间估计 132
7.3.1 基本概念 132
7.3.2 枢轴变量法 133
7.3.3 单个正态总体参数的置信区间 133
7.3.4 单侧置信区间 136
7.3.5 两个正态总体参数的置信区间 139
7.4 应用实例 140
7.5 Excel在概率统计中的应用 141
7.5.1 方差已知时总体均值的区间估计 141
7.5.2 方差未知时总体均值的区间估计 142
习题7 143
第8章 假设检验 146
8.1 假设检验的基本概念 146
8.1.1 引例 146
8.1.2 假设检验的基本概念 146
8.1.3 假设检验的基本步骤 148
8.2 参数的假设检验 148
8.2.1 均值的检验 148
8.2.2 方差的检验 152
8.3 分布的假设检验 155
8.3.1 离散总体的 拟合检验 155
8.3.2 连续总体的 拟合检验 156
8.4 Excel在概率统计中的应用 159
8.4.1 均值的检验 159
8.4.2 方差的检验 164
习题8 165
第9章 方差分析 168
9.1 单因素方差分析 168
9.1.1 统计模型 168
9.1.2 统计检验 170
9.2 双因素方差分析 172
9.2.1 统计模型 172
9.2.2 统计检验 174
9.3 Excel在概率统计中的应用 177
9.3.1 单因素方差分析 177
9.3.2 双因素方差分析 178
习题9 179
第10章 回归分析 182
10.1 一元线性回归 182
10.1.1 变量间的关系 182
10.1.2 参数估计 183
10.1.3 显著性检验 185
10.2 多元线性回归 191
10.2.1 参数估计 191
10.2.2 显著性检验 192
10.3 非线性回归 195
10.3.1 几种常见的可线性化的曲线类型 195
10.3.2 非线性回归分析实例 197
习题10 197
附录A 统计分布表 200
习题解答 211
参考文献 221
定价：45.0
ISBN：9787121388484
作者：无
版次：第1版
出版时间：2021-01
内容提要：
本书内容包括概率论和数理统计两大部分，第1至5章介绍概率论的基本知识，包括随机事件与概率、随机变量及分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理等；第6至9章介绍数理统计的基本知识，包括数理统计基础知识、参数估计、假设检验、回归分析等。
作者简介：
成都信息工程大学副教授，电子科技大学管理科学与工程专业博士，中国数学学会会员，四川省数学学会会员，四川省统计学会会员，四川省数量经济学会会员
目录：
目 录
第1章 随机事件与概率 1
1.1 随机现象与随机试验 1
1.1.1 随机现象 1
1.1.2 随机试验 1
1.2 随机事件 2
1.2.1 样本空间 2
1.2.2 随机事件 2
1.2.3 事件的关系及运算 2
1.3 概率及其性质 5
1.3.1 概率的公理化定义 5
1.3.2 古典概型 8
1.3.3 几何概型 9
1.4 条件概率 10
1.4.1 条件概率 10
1.4.2 乘法公式 12
1.4.3 全概率公式 13
1.4.4 贝叶斯公式 14
1.5 事件的独立性 16
1.5.1 两个事件的独立性 16
1.5.2 多个事件的独立性 17
1.5.3 伯努利概型 18
1.6 应用实例 19
习题1 20
第2章 随机变量及其分布 23
2.1 随机变量及其分布函数 23
2.1.1 随机变量 23
2.1.2 分布函数 24
2.2 离散型随机变量 25
2.2.1 离散型随机变量及其分布律 25
2.2.2 常见的离散型分布 28
2.3 连续型随机变量 31
2.3.1 连续型随机变量及其概率密度 31
2.3.2 常见的连续型分布 34
2.4 随机变量函数的分布 39
2.4.1 离散型随机变量函数的分布 39
2.4.2 连续型随机变量函数的分布 40
2.5 应用实例 42
2.5.1 离散型随机变量的应用实例 42
2.5.2 连续型随机变量的应用实例 43
2.6 Excel在概率统计中的应用 44
2.6.1 二项分布 44
2.6.2 泊松分布 46
2.6.3 超几何分布 47
2.6.4 指数分布 48
2.6.5 正态分布 49
习题2 51
第3章 多维随机变量及其分布 54
3.1 多维随机变量及其分布函数 54
3.1.1 多维随机变量 54
3.1.2 联合分布函数 54
3.1.3 联合分布律 55
3.1.4 联合概率密度函数 56
3.1.5 常见的二维连续型分布 57
3.2 边缘分布与独立性 59
3.2.1 边缘分布函数 59
3.2.2 边缘分布律 59
3.2.3 边缘概率密度函数 61
3.2.4 随机变量的独立性 62
3.3 条件分布 65
3.3.1 条件分布律 65
3.3.2 条件概率密度函数 66
3.4 二维随机变量函数的分布 67
3.4.1 二维离散型随机变量函数的分布 67
3.4.2 二维连续型随机变量函数的分布 69
3.4.3 特殊函数的分布 71
3.5 应用实例 73
习题3 75
第4章 随机变量的数字特征 79
4.1 数学期望 79
4.1.1 数学期望的概念 79
4.1.2 随机变量的函数的数学期望 81
4.1.3 数学期望的性质 82
4.2 方差 83
4.2.1 方差的概念 83
4.2.2 方差的性质 84
4.2.3 几种常见分布的数学期望与方差 86
4.3 协方差与相关系数 89
4.4 矩、协方差矩阵 91
4.4.1 矩 91
4.4.2 协方差矩阵 92
4.5 应用实例 92
习题4 94
第5章 大数定律及中心极限定理 97
5.1 随机变量序列的收敛性 97
5.2 大数定律 98
5.2.1 切比雪夫不等式 98
5.2.2 大数定律 99
5.3 中心极限定理 102
5.4 应用实例 105
习题5 107
第6章 数理统计 108
6.1 数理统计基本概念 108
6.1.1 总体和样本 108
6.1.2 统计量 110
6.2 抽样分布 111
6.2.1 c2分布 111
6.2.2 t分布 113
6.2.3 F分布 113
6.3 抽样分布定理 114
6.3.1 单个正态总体的样本均值和样本方差的分布 114
6.3.2 两个正态总体的样本均值和样本方差的分布 116
6.4 应用实例 116
6.5 Excel在概率统计中的应用 117
6.5.1 样本均值 117
6.5.2 样本方差和标准差 117
6.5.3 相关系数 120
6.5.4 描述统计 122
习题6 123
第7章 参数估计 125
7.1 参数的点估计 125
7.1.1 矩估计 125
7.1.2 极大似然估计 127
7.2 估计量的优良性准则 129
7.2.1 无偏性 130
7.2.2 有效性 131
7.2.3 相合性 132
7.3 参数的区间估计 132
7.3.1 基本概念 132
7.3.2 枢轴变量法 133
7.3.3 单个正态总体参数的置信区间 133
7.3.4 单侧置信区间 136
7.3.5 两个正态总体参数的置信区间 139
7.4 应用实例 140
7.5 Excel在概率统计中的应用 141
7.5.1 方差已知时总体均值的区间估计 141
7.5.2 方差未知时总体均值的区间估计 142
习题7 143
第8章 假设检验 146
8.1 假设检验的基本概念 146
8.1.1 引例 146
8.1.2 假设检验的基本概念 146
8.1.3 假设检验的基本步骤 148
8.2 参数的假设检验 148
8.2.1 均值的检验 148
8.2.2 方差的检验 152
8.3 分布的假设检验 155
8.3.1 离散总体的 拟合检验 155
8.3.2 连续总体的 拟合检验 156
8.4 Excel在概率统计中的应用 159
8.4.1 均值的检验 159
8.4.2 方差的检验 164
习题8 165
第9章 方差分析 168
9.1 单因素方差分析 168
9.1.1 统计模型 168
9.1.2 统计检验 170
9.2 双因素方差分析 172
9.2.1 统计模型 172
9.2.2 统计检验 174
9.3 Excel在概率统计中的应用 177
9.3.1 单因素方差分析 177
9.3.2 双因素方差分析 178
习题9 179
第10章 回归分析 182
10.1 一元线性回归 182
10.1.1 变量间的关系 182
10.1.2 参数估计 183
10.1.3 显著性检验 185
10.2 多元线性回归 191
10.2.1 参数估计 191
10.2.2 显著性检验 192
10.3 非线性回归 195
10.3.1 几种常见的可线性化的曲线类型 195
10.3.2 非线性回归分析实例 197
习题10 197
附录A 统计分布表 200
习题解答 211
参考文献 221
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